Andrew D. Bagdanov

学習可能なドリフト補正は、継続的学習におけるモデルのパフォーマンスを向上させるよ。

新しいレーシングゲームの環境がオフライン強化学習の研究を後押ししてるよ。

新しい方法で、データが限られたエージェントの意思決定が改善される。

持続可能性のための継続学習におけるAIモデルのエネルギー使用を調査中。

プライバシーと効率を両立させた新しいフェデレーテッドラーニングのアプローチ。